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8月23日，2023 RISC-V中国峰会在北京举行。RISC-V作为一种新的体系结构，以其开源、简化和模块化的优势得到了蓬勃发展。

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去年年底，RISC-V国际基金会宣布，市场上有超过100亿个RISC-V核，并预测到2025年RISC-V核的数量将增加到800亿个。中国是RISC-V发展的沃土。

在2023 RISC-V中国峰会上，平头哥全面展示了其高性能RISC-V全栈技术，并发布了首款自主研发的RISC-V AI平台。通过软硬件的深度合作，比经典方案提升了80%以上的性能，支持170多种主流AI模型的运行，将RISC-V推向了高性能AI应用时代。

面对生成式人工智能的发展浪潮，RISC-V芯片架构开始在高计算能力领域展开竞争。平头哥半导体生态副总裁杨静表示，RISC-V已经进入高性能应用的新阶段，是指主频在2GHz以上的高性能。目前，迫切需要突破两个障碍:

第一，高性能软件生态支持。丰富的应用程序运行在RISC-V硬件上，需要非常厚的软件堆栈的支持。只有补充软件的能力，RISC-V才能真正支持高性能应用。

第二，任何新的架构都需要找准自己的优势，与一个超级应用合作。比如当年ARM的爆发是手机市场的发展，现在AI可能是RISC-V的新机会，RISC-V灵活可扩展，可以添加DSA，加快计算速度。现在RISC-V已经部署了矢量、矩阵、AI相关的工具，可以很好的支持AI应用。杨静说:“如果RISC-V的能力可以完全应用到今天的AI领域，并且CPU可以与这些扩展合作，将能力结合起来，那么RISC-V在AI领域肯定会有巨大的潜力。」

关于RISC-V相比ARM架构在高性能领域的优势，赛云科技董事长兼CEO徐涛表示:“RISC-V与ARM的区别在于，它是模块化的、可扩展的。他比较了ARM和RISC-V的区别，ARM指令集有1600多条，针对各种应用做了很大的优化，产生了比较大的指令集。RISC-V是一条简单的路。一开始是用50条指令实现的，但是很多时候50条指令不够用，所以出现了很多扩展。

“RISC-V继续发展，实际上指令集的数量还会增加，达到和ARM一样的数量，甚至超过ARM。但是，RISC-V的模块化允许客户在不使用所有扩展的情况下使用它，未来将会有扩展支持RISC-V的高性能开发。”徐涛肯定地说。

近年来，RISC-V的产业化不断被突破。对于推进产业化进程的经验和认识，易思维计算高级副总裁兼首席技术官何宁表示:“推进RISC-V产业化的核心是产品。他说RISC-V是一种计算架构，以内核的形式存在，但内核必须根据产品的存在而存在。产品落地了，自然RISC-V的计算架构也落地了。

这个过程有三点体会:一是内核能力强。从内核到产业化，在同一个公司里周期很短。因为路径很短，产品直接提出一个需求，内核团队马上就能调整满足需求。这种适配可以给产品带来强大的竞争力，有利于产品的落地。

第二，产品本身要在行业内有影响力。一个行业的头部产品，它的落地和示范效应，一定比已经杀入一片红海的产品强。业内首款产品具有一定的示范效应，进而可以带动RISC-V架构落地。

第三，生态要实现大规模推广，它应用的产品数量必须大。易思维的计算产品本身就很丰富，他们的原则是:凡是能采用RISC-V架构的都要采用。这样，每年同一时间产业化的不是一两个，而是很多，RISC-V架构的比例越来越高。这种规模效应一定很强。

目前RISC-V的开发存在一些问题，在车载领域，莱辛科技市场战略副总裁李珏表示:“过去车载领域要么是ARM架构，要么是欧洲芯片的私有架构，中国企业在国内开发车载芯片没有统一的标准。如果符合标准，就需要在车辆法规的标准下搭建芯片和系统，国内芯片公司在ip层面的选择很少。如果能有一个基于RISC-V开放架构的汽车级IP，其实可以拓宽应用范围。」

上一轮引爆RISC-V的市场无疑是物联网。在数据中心、汽车、PC领域，哪个领域可以成为RISC-V的下一个爆发点？易思维计算高级副总裁兼首席技术官何宁和计算技术产品总监卢继年都认同它是一个数据中心。

何宁说:“在PC和移动设备上有如此多的应用程序，应用程序的数量达到一百万个。将它们移植到应用软件的所有所有者身上几乎是不可能的。相反，在高性能计算方向是可能的，尤其是在数据中心领域。”他解释说，私有云在中国越来越普遍，应用到某个行业，在软件拥有量和数量上比开放软件可控得多。在这种情况下，软件移植和适配，加上开源社区的贡献，可能比PC和移动终端更容易更快落地。

计算技术产品总监卢继年分析了RISC-V在物联网蓬勃发展的原因。“物联网的丰富发展来源于RISC-V在设计时的模块化指令集，模块化应对碎片化的市场，可以通过1+1、1+2、1+3解决问题，是一个最优解。做一个MCU和CPU，需要各种工具链，维护各种操作系统。RISC-V提供了一个统一的环境来帮助解决这些问题。」

他进一步说:“我选择信任数据中心，因为GPGPU太贵了。经过30年的发展，这30年我们一直在迭代任何技术，降低成本，提高性能，但还是很贵。业界在想，这是正确的方向吗？有没有一些场景是矢量和TPU结合的？在我们看来，这可能是最大的机会。”